Telematik
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In dieser Bachelorarbeit wurde ein Entwicklerboard – die „DevBox“ – als Erweiterung des Tischroboters „ROS-E“ konzipiert, um die Erprobung und Entwicklung neuer Hardware des Roboters zu vereinfachen und zu beschleunigen. Zudem soll die DevBox den Zugang zu ROS-E für Neueinsteiger und für die Lehre erleichtern.
Es wurden diverse Anforderungen an die DevBox bezüglich der Hardware und Software auf Grundlage von Anwendungsfällen der Entwickler von ROS-E aufgestellt. Das resultierende Konzept umfasst ein Modell für den Bau einer DevBox, welches auch eigens entwickelte Leiterplatten für eine bessere Ergonomie bei der Entwicklung enthält. Die konzipierte Software der DevBox beschreibt Lösungen für die Anbindung diverser Hardwareschnittstellen wie GPIO, I2C und SPI und von Smart Home Geräten via EnOcean, ZigBee und Z-Wave über die DevBox und wie diese mit dem Roboter ROS-E verwendet werden können.
Anhand eines ersten Hardwareprototypen der DevBox konnten grundlegende Funktionen der Software implementiert und erfolgreich getestet werden. In weiteren Schritten soll die DevBox gebaut und für die Weiterentwicklung von ROS-E eingesetzt und finalisiert werden.
Die vorliegende Masterarbeit gibt einen Einblick in die Konzeption und Entwicklung einer modularen Experimentierplattform für Audioverarbeitung und automatischer Spracherkennung. Darüber hinaus wurde ein Testaufbau- und Ablauf erarbeitet mit dessen Aufnahmen objektive Bewertungen durch die Ergebnisse der Spracherkennungssoftware bezüglich der Aufnahmegüte vollzogen werden konnten. Dies wurde mit verschiedenen Audioeingabegeräten und Spracherkennungsprogrammen durchgeführt. Auf dieser Daten- und Bewertungsgrundlage kam es zur Implementierung von Signalverarbeitungsverfahren zur Aufbereitung der Audiodaten, mit dem Ziel die Erkennungsrate der automatischen Spracherkennung dadurch zu steigern.
In dieser Bachelorarbeit wurde ein prototypischer Tischroboter für den Einsatz im Bereich des Ambient Assisted Livings konzeptioniert. Innerhalb eines festgelegten Budgets wurden die technische Umsetzbarkeit und die Eignung des Systems als Alternative zum im Telematik-Studiengang der Technische Hochschule Wildau verwendeten NAO-Roboter untersucht. Dabei wurde bewusst auf die Möglichkeit einer humanoiden Fortbewegung verzichtet.
Das entwickelte Konzept basiert auf den in dieser Arbeit festgelegten Anforderungen an einen Tischroboter. Es umfasst die benötigten Hardwarekomponenten, wobei als Grundlage des Systems ein Jetson Nano Einplatinencomputer von Nvidia verwendet wird. Weiterhin wurde eine Softwarearchitektur erstellt, welche Front-End, Back-End und angeschlossene Hardwarekomponenten miteinander verknüpft. Im Front-End wird das Framework Electron.js verwendet, im Back-End kommt das Robot Operating System (ROS) in Verbindung mit der Key-Value-Datenbank Redis zum Einsatz. Für die Steuerung weiterer angeschlossener Hardwarekomponenten und der Energieversorgung werden Arduino Nano Boards eingesetzt.
Die konzipierte Architektur des Gesamtsystems ist auf eine funktionale Erweiterbarkeit ausgelegt, um für die Erforschung und Realisierung von vielfältigen Anwendungsfällen in Folgeprojekten geeignet zu sein.
In einer anschließenden Testphase wurde ein Prototyp entwickelt, mit dessen Hilfe die konzipierte Systemarchitektur umgesetzt und erfolgreich getestet wurde. Die Ergebnisse dieser Bachelorarbeit können somit als prototypische Grundlage für eine Alternative zum NAO-Roboter, aber auch als technische Basis für die Entwicklung anderer Roboter verwendet werden.
In dieser Masterarbeit soll eine Architektur für ein Künstliches Neuronales Netz erarbeitet werden, mit der mehrere Eingangskanäle eines humanoiden Roboters für eine Situationserkennung zusammengefasst werden können. Dazu werden zunächst die Grundbausteine für eine Situationserkennung am Beispiel des menschlichen Gehirns untersucht und die Erkenntnisse auf die Arbeitsweise Künstlicher Neuronales Netze übertragen.
Anschließend wird ein Konzept für eine Situationserkennung auf humanoiden Robotern erstellt. Dazu werden mögliche Situationen konstruiert und die Aufgabe der Situationserkennung so formuliert, dass sie mit einem Künstlichen Neuronalen Netz bearbeitet werden kann. Daraufhin werden mögliche Architekturen für dieses Netz verglichen und die am besten geeignetste ausgewählt.
Das erstellte Konzept soll im Rahmen dieser Arbeit auf dem Tisch-Roboter ROS-E umgesetzt werden. Dazu soll eine Trainings- und Testumgebung geplant und umgesetzt werden. Nachdem das entwickelte Künstliche Neuronale Netz trainiert und getestet wurde, wird ausgewertet, ob die ausgewählte Architektur für eine Situationserkennung auf humanoiden Robotern geeignet ist.
Diese Masterarbeit befasst sich mit der Recherche zum Thema Emotionserkennung, der Konzeption einer hybriden Emotionserkennung und der prototypischen Implementierung des Konzepts für den Tischroboter ROS-E.
Die Recherche zeigt, dass die Emotionserkennung auf Basis von verschiedenen Eingaben erfolgen kann. Es wurde sich auf die drei Eingabeströme Bild, Ton und Text konzentriert, da diese praktikabel für die Implementierung auf einen humanoiden Roboter sind. Zu jedem dieser Eingabeströme wurden Dienste, Open-Source-Software und Ansätze untersucht.
Aufgrund dieser Erkenntnisse wurde eine Anwendung entwickelt, welche ein hybride Emotionserkennung durch die Eingabe eines Textes und einer Bild-Datei durchführt. Hierzu wurden die Dienste zur Emotionserkennung von Microsoft Azure und IBM Watson genutzt. Die Anwendung wurde in Python implementiert.
Thematisiert wird der Weg, von einer theoretischen Betrachtung computerlinguistischer Grundlagen der Sprachverarbeitung, bis hin zu einer prototypischen Umsetzung einer Software zur natürlich sprachlichen Dialogkommunikation zwischen Mensch und Roboter.
Die Arbeit widmet sich dabei zunächst der Bereitstellung theoretischer Grundlagen (Definition, Geschichte, Funktionsweise, Herausforderungen, Aktuelle Lage) von Mensch-Maschine-Kommunikation unter Zuhilfenahme des Natural Language Processings. Darauf basierend werden Anforderungen aufgestellt, die eine softwaremäßige Implementierung eines solchen Systems beschreiben. Dies geschieht unter der Beachtung von Rahmenbedingungen durch den themenstellenden Betrieb dieser Arbeit und den Grenzen des Robotersystems.
Es folgt eine ausgiebige Evaluierung verschiedener NLP-Systeme anhand des Abgleichs von Anforderungen und zusätzlicher Kennziffer-Messungen (Precision, Recall, F1 Score). In diesem Zusammenhang entsteht auch ein Testprogramm, welches ein automatisiertes Evaluierungsverfahren bereitstellt. Die beiden besten NLP-Systeme werden anschließend in ihrer Verwendung detailliert beschrieben. Eine prototypische Implementierung stellt die Verwendung eines NLP-Systems, zur Kommunikation von Mensch und Roboter, in einem konkreten Anwendungsfall unter Beweis.
In dieser Arbeit wurde eine Anwendung entwickelt, die das Verbinden der beiden technischen Bereiche Smart Home und Servicerobotik mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen (KNN) ermöglicht, um damit Verhaltensabläufe einer Person in ihren eigenen vier Wänden zu erlernen und dabei auf grobe Abweichungen hin zu überwachen. Zusätzlich wurde ein Lernbaukasten für Schülergruppen der Sekundarstufe 2 entwickelt, mit dem die Funktionsweise von KNN vermittelt wird.
Es wurden unterschiedliche Werkzeuge der Künstlichen Intelligenz untersucht sowie Projekte mit ähnlichen Zielen, um darauf aufbauend eine geeignete Anwendung zu entwickeln. Der entwickelte Lernbaukasten basiert auf der Lehrstrategie MOMBI (Model Of Model-Based Instruction).
In der Testphase konnte erfolgreich ein erstes Anwendungsszenario getestet werden, dass das Überwachen des Schlafrhythmus einer Person auf Unregelmäßigkeiten hin ermöglicht.
Ein erster Test hat gezeigt, dass neuronale Netze gut dafür geeignet sind, um Tätigkeiten mit einem regelmäßigen Verhalten zu überwachen. Im nächsten Schritt sollten die zu überwachenden Tätigkeitsvielfalt ausgebaut werden und auch die Verwendung von weiteren Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz in Betracht gezogen werden.
Konzeption und Umsetzung eines Android-basierten Frameworks zur Ansteuerung von Nibo2-Anwendungen
(2017)
Im Rahmen des Bachelorstudiums im 5. Semester des Studiengangs Telematik wird den Studierenden eine Reihe von verschiedenen Wahlpflichtfächern angeboten. Dazu gehört auch das Fach C für eingebettete Systeme. Dieses Fach stellt eine grundlegende Einführung für die Entwicklung der Anwendungssoftwarelösungen für Robotersysteme dar. Das Ziel ist dabei eine Vorstellung der Struktur von solchen Systemen am Beispiel des Roboterbausatzes Nibo2 sowie die Sammlung von Basiskenntnissen im Umgang mit derartigen Anwendungssystemen zu bekommen.
Ein wichtiger Teilaspekt der Existenz der Technischen Hochschule Wildau ist es, neue Studierende für das Studium an dieser Bildungsanstalt zu begeistern. Um in diesem Teilaspekt konkurrenzfähig zu sein, werden die verschiedenen themengebundenen Veranstaltungen an der TH Wildau organisiert. Diese Veranstaltungen sind dafür geeignet, um den Abiturienten und den potenziellen Studenten über alle Vorteile bekannt zu machen, die im Laufe des Studiums von der TH Wildau angeboten werden. Der Telematik-Studiengang ist dabei auch keine Ausnahme. Eine solche Veranstaltung, wie der „Tag der offenen Tür“, dient als eine gute Möglichkeit, um bei den angehenden Programmierern für das Studium an der TH Wildau Interesse zu erwecken. Im Laufe dieser Veranstaltung wird der technische Reichtum des Telematik-Studiengangs vorgestellt. Dabei werden zum Beispiel die Roboterbausätze Nibo2 und NAO-Roboter eingesetzt sowie für sie von den Telematik-Studenten entwickelte Anwendungen. Diese Anwendungen dienen dazu, das umfangreiche Möglichkeitsspektrum auf belustigende Art und Weise vorzustellen. Somit können den Veranstaltungsgästen anstatt von langen und umfangreichen informativen Vorträgen über die vorgestellten Roboter die Live-Demos der laufenden Roboter gezeigt werden.